TensorFlow Keras Tokenizer API वास्तवमा पाठको कोर्पस भित्र धेरै बारम्बार शब्दहरू फेला पार्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। टोकनाइजेशन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा एक आधारभूत चरण हो जसमा पाठलाई साना एकाइहरू, सामान्यतया शब्द वा उपशब्दहरूमा विभाजन गरी थप प्रशोधन गर्न सजिलो हुन्छ। TensorFlow मा Tokenizer API ले पाठ डेटाको कुशल टोकनकरणको लागि अनुमति दिन्छ, शब्दहरूको आवृत्ति गणना गर्ने जस्ता कार्यहरू सक्षम पार्दै।
TensorFlow Keras Tokenizer API को प्रयोग गरेर धेरै पटक प्रयोग हुने शब्दहरू फेला पार्न, तपाईंले यी चरणहरू पालना गर्न सक्नुहुन्छ:
1. टोकननाइजेसन: Tokenizer API प्रयोग गरेर पाठ डाटा टोकनाइज गरेर सुरु गर्नुहोस्। तपाईंले टोकनाइजरको उदाहरण सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ र डेटामा उपस्थित शब्दहरूको शब्दावली उत्पन्न गर्न पाठ कोर्पसमा फिट गर्न सक्नुहुन्छ।
python from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer # Sample text data texts = ['hello world', 'world of tensorflow', 'hello tensorflow'] # Create Tokenizer instance tokenizer = Tokenizer() tokenizer.fit_on_texts(texts)
2. शब्द अनुक्रमणिका: टोकनाइजरबाट शब्द अनुक्रमणिका पुन: प्राप्त गर्नुहोस्, जसले प्रत्येक शब्दलाई यसको फ्रिक्वेन्सीको आधारमा एक अद्वितीय पूर्णांकमा नक्सा गर्छ।
python word_index = tokenizer.word_index
3. शब्द गणना: Tokenizer को `word_counts` विशेषता प्रयोग गरेर पाठ कोर्पसमा प्रत्येक शब्दको फ्रिक्वेन्सी गणना गर्नुहोस्।
python word_counts = tokenizer.word_counts
4. क्रमबद्ध: धेरै पटक आउने शब्दहरू पहिचान गर्नका लागि शब्द गणनाहरूलाई घट्दो क्रममा क्रमबद्ध गर्नुहोस्।
python sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. धेरै बारम्बार शब्दहरू प्रदर्शन गर्दै: क्रमबद्ध शब्द गणनाको आधारमा शीर्ष N सबैभन्दा धेरै बारम्बार शब्दहरू प्रदर्शन गर्नुहोस्।
python top_n = 5 most_frequent_words = [(word, count) for word, count in sorted_word_counts[:top_n]] print(most_frequent_words)
यी चरणहरू पछ्याएर, तपाईंले टेन्सरफ्लो केरास टोकनाइजर एपीआईको लाभ उठाउन सक्नुहुन्छ पाठ कोर्पसमा धेरै पटक आउने शब्दहरू फेला पार्न। यो प्रक्रिया पाठ विश्लेषण, भाषा मोडेलिङ, र जानकारी पुन: प्राप्ति सहित विभिन्न NLP कार्यहरूको लागि आवश्यक छ।
TensorFlow Keras Tokenizer API लाई टोकनाइजेसन, शब्द अनुक्रमणिका, गणना, क्रमबद्ध, र प्रदर्शन चरणहरू मार्फत पाठ कोर्पसमा धेरै पटक आउने शब्दहरू पहिचान गर्न प्रभावकारी रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यस दृष्टिकोणले डेटा भित्र शब्दहरूको वितरणमा मूल्यवान अन्तरदृष्टि प्रदान गर्दछ, थप विश्लेषण र NLP अनुप्रयोगहरूमा मोडेलिङ सक्षम पार्दै।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू:
- भेक्टरको रूपमा शब्दहरूको प्रतिनिधित्वको प्लटको लागि स्वचालित रूपमा उचित अक्षहरू तोक्न एक इम्बेडिङ तह कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- CNN मा अधिकतम पूलिङको उद्देश्य के हो?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) मा सुविधा निकासी प्रक्रिया छवि पहिचानमा कसरी लागू हुन्छ?
- के TensorFlow.js मा चलिरहेको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको लागि एसिन्क्रोनस लर्निङ प्रकार्य प्रयोग गर्न आवश्यक छ?
- TensorFlow Keras Tokenizer API अधिकतम संख्याको शब्द प्यारामिटर के हो?
- TOCO के हो?
- मेसिन लर्निङ मोडेलमा धेरै युगहरू र मोडेल चलाउँदा भविष्यवाणीको शुद्धता बीचको सम्बन्ध के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङ अफ टेन्सरफ्लोमा प्याक छिमेकी API ले प्राकृतिक ग्राफ डेटामा आधारित एक संवर्धित प्रशिक्षण डेटासेट उत्पादन गर्छ?
- TensorFlow को न्यूरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङमा प्याक छिमेकी API के हो?
- के न्युरल स्ट्रक्चर्ड लर्निङलाई डाटासँग प्रयोग गर्न सकिन्छ जसको लागि कुनै प्राकृतिक ग्राफ छैन?
EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्